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基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析 作者： 胡荣磊 1 芮璐 1 齐筱 1 张昕然 1 作者单位： 1. 北京电子科技学院 电子与通信工程系 提交时间： 2018-08-13 摘要: 文本情感分析是自然语言处理领域的一大分支，其发展不仅在自然语言处理领域有重大的影响，更是在政治、经济、社会科学等受人们主观观点影响较大的领域有着深远的影响。深度学习在文本情感分析中的作用越来越重要。将循环神经网络中的长短期记忆网络和前馈注意力模型相结合，提出一种文本情感分析方案。在基本长短期记忆网络中加入前馈注意力模型，并在Tensorflow深度学习框架下对方案进行了实现。根据准确率、召回率和F1测度等衡量指标，与现有的方案对比表明，提出的方案较传统的机器学习方法和单纯的长短期记忆网络的方法有明显的优势。 Abstract: Sentiment analysis is a big branch in the field of natural language processing. The development of text sentiment analysis not only has a great influence in the field of natural language processing, but also has a profound influence in the fields of politics, economy and social sciences which are influenced by people's subjective view. The role of deep learning in text sentiment analysis is becoming more and more important. A text sentiment analysis scheme was proposed based on Long Short-Term Memory(LSTM) networks and feedforward attention model. It adopts feedforward attention model in basic Long Short-Term Memory networks. The scheme was implemented under the framework of Tensorflow depth learning. According to the parameters of precision, recall and F1 measures, the scheme was compared with the existing scheme. The results show that the model proposed in this paper has improved significantly compared with the traditional machine learning method and the traditional Long Short-Term Memory networks. 文本情感分析 深度学习 长短期记忆模型 注意力模型 期刊： 计算机应用研究 分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 引用： ChinaXiv:201808.00087 (或此版本 ChinaXiv:201808.00087V1 ) doi:10.12074/201808.00087 CSTR:32003.36.ChinaXiv.201808.00087.V1 推荐引用方式： 胡荣磊,芮璐,齐筱,张昕然.(2018).基于循环神经网络和注意力模型的文本情感分析.计算机应用研究.[ChinaXiv:201808.00087] 版本历史 [V1] 2018-08-13 09:26:14 ChinaXiv:201808.00087V1 下载全文

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